matplotlib可视化时坐标轴顺序出bug（读取的csv的数据）

项目场景：

plt可视化后数轴紊乱和pandas读取csv出现的问题

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问题描述

在pandas读取了csv文件的数据后，用matplotlib.plot(plt)将数据点可视化时，出来的y轴数字紊乱了

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原因分析：

用pandas读取csv文件的时候，csv里面的数字到了python里面就变成了字符串string格式，所以如果要得到正确的可视化结果，就要将读取出来的字符串格式数据转换为整形int或浮点数float格式。但是单纯在read_csv最后面加上dtype{‘name’:int}会显示出错

df = pd.read_csv(r"file_name", names=['date', 'Q', 'days', 'difi'],
                dtype={'difi':int})

>  TypeError: Cannot cast array data from dtype('O') to dtype('int32') 
>             according to the rule 'safe'***

就是说不能这样转格式

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解决方案：

我于是找遍了资料，其实只需要在后面加条代码就行

df = pd.read_csv(r"file_name", 
                names=['date', 'Q', 'days', 'difi'])
df['name'] = pd.to_numeric(df['difi'], errors='coerce')

这个是将字符串转为数字形式（好像是浮点数格式），这样一来就解决了数轴紊乱的问题了，亲测有效